Big Data

In-Memory-Computing für Analyseprojekte in Unternehmen

16.02.16 | Autor / Redakteur: Mathias Golombek * / Franz Graser

Datengetriebenen Unternehmen bieten In-Memory-Datenbanken Flexibilität: Die Lösungen sind leicht zu implementieren und höchst skalierbar, was zu einer deutlichen Entlastung der eigenen IT-Ressourcen beiträgt.
Datengetriebenen Unternehmen bieten In-Memory-Datenbanken Flexibilität: Die Lösungen sind leicht zu implementieren und höchst skalierbar, was zu einer deutlichen Entlastung der eigenen IT-Ressourcen beiträgt. (Bild: EXASOL)

In-Memory-Datenbanken verarbeiten sehr große Datenmengen direkt im Hauptspeicher. Dadurch ist eine Datenanalyse quasi in Echtzeit möglich – eine wichtige Voraussetzung für Industrie 4.0.

Die Industrie ist dabei, Big Data und ihre Potenziale für sich zu entdecken: Produzierende Unternehmen setzen Business-Intelligence-Tools immer vielfältiger ein. Die Machine-to-Machine-Kommunikation sorgt hier dank umfassender Analysemöglichkeiten sowie schneller Datenbanklösungen für eine immer größere Vielfalt an ‘Value Data‘, die den Weg zur ‘Smart Factory‘ ebnet.

Wer das richtige Werkzeug einsetzt, kann die durch Big Data-Analysen gewonnenen Erkenntnisse in unternehmerisches Gold verwandeln: Damit lassen sich nicht nur Produktionsprozesse analysieren und optimieren, sondern auch strategische Entscheidungen präziser an den realen Anforderungen des Unternehmens ausrichten.

In-Memory-Computing – Vorteile und Nutzen

Die Welt der Daten ist im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung deutlich komplexer geworden, Datenquellen und Datenmengen wachsen rasant an – für Unternehmen eine immense Herausforderung. Die gezielte Befragung der Datenflut sowie das Erkennen und Darstellen der Zusammenhänge sind für sie unerlässlich geworden: Unternehmens-, Produkt- oder Kundendaten müssen im Subsekundenbereich analysiert werden; Engpässe in der Lieferkette sind zu identifizieren, am besten noch bevor sie entstehen oder ernste Probleme erwachsen.

Für solch komplexe und schnelle Analysen liefern so genannte In-Memory Datenbanken die notwendige Geschwindigkeit. Dabei werden sehr große Datenmengen im Hauptspeicher – und damit nahezu in Echtzeit – gehalten und verarbeitet.

Die Datenanalyse vereinfacht sich erheblich, da hier strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Vorsystemen direkt analysiert werden können – ein vorheriges Aggregieren von Basisdaten ist nicht mehr zwingend erforderlich. Herkömmliche Datenbanken sind zwar für sämtliche Prozesse auf Festplatten optimiert, diese sind im Vergleich zum Hauptspeicher jedoch sehr viel langsamer.

Ergänzendes zum Thema
 
Vorteile von In-Memory-Datenbanken

Der Zugriff auf im Hauptspeicher liegende Daten ist um den Faktor 50.000 schneller als der Zugriff auf Daten, die sich auf der Festplatte befinden. In der Praxis lassen sich zum Beispiel Analysen, die einst mehrere Stunden in Anspruch genommen haben, auf nur wenige Minuten oder sogar Sekunden verkürzen.

Datengetriebenen Unternehmen bieten In-Memory-Datenbanken zudem das benötigte Maß an Flexibilität: Die Lösungen sind leicht zu implementieren und höchst skalierbar, was zu einer deutlichen Entlastung der eigenen IT-Ressourcen beiträgt.

Das für In-Memory-Lösungen zu investierende Gesamtbudget hängt stark vom Einzelfall und der bereits bestehenden Infrastruktur ab. Allerdings geht es oft gar nicht darum, existierende Systeme abzulösen und teure Migrationsprojekte durchzuführen. In-Memory Datenbanken werden oftmals als zusätzliche Hochleistungs-Schicht implementiert, die anstelle von kostenintensiven Aufrüstungen existierender Datenbank-Systeme in Erwägung gezogen werden. Durch eingesparte Hardware-Investments, höherer Produktivität und geringem Administrationsaufwand ergibt sich somit sogar oftmals ein positiver Return on Investment.

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